基于DEA方法的安徽省城市生态效率评价

2013-09-19李久林陈晓华储金龙

池州学院学报 2013年5期

李久林,陈晓华,2,储金龙

(1.安徽建筑大学建筑与规划学院，安徽合肥 230022；2.池州学院皖江城市发展研究中心，安徽池州 247000)

1978年到2011年，中国城镇人口从1.72亿人增加到6.9亿人，城镇化率从17.92%提升到51.27%[1]，虽然从表面上看，中国城镇化建设已经达到世界平均水平，但人口多、资源相对短缺、环境容量有限，这一中国的基本国情问题也日益凸显。近年来，随着“工业强省”战略的深入推进，安徽省工业化进程明显加快，第二产业增长速度明显快于第一产业和第三产业，二产增加值占GDP的比重继续上升。其中，规模以上工业增加值增长21.1%，增幅高于全国平均水平7.2个百分点，居全国第4位、中部六省第1位。工业化率(工业增加值占GDP比重)由43.8%提高到46.2%，上升了2.4个百分点。工业对经济增长的贡献率达63.6%，拉动全省经济增长8.6个百分点。工业对经济增长的支撑作用进一步增强。但是，依据工业经济的快速增长对环境造成巨大的影响。2010年，安徽省废水排放总量为18.47亿吨，二氧化硫排放总量为53.26万吨，工业固废产生量9158.18万吨。粗放式经济增长方式是安徽省构建和谐社会、建设美好安徽的重大障碍；经济效益和生态效益并重是推动安徽集约型经济建设的重要转变，提升建设新型城镇化能力的根本途径。本文基于DEA方法对安徽省城市生态效率进行评判，为城市生态效率提升提供决策依据。

1 城市生态效率研究进展

1．1 生态效率

生态效率(Eco-efficiency)是生态资源满足人类需要的效率，它是产出与投入的比值。其中“产出”是指企业生产或经济体提供的产品和服务的价值；“投入”是指企业生产或经济体消耗的资源和能源及它们所造成的环境负荷(EnvironmentalLoading)。概念最早由德国学者Sehaltegge和Stum在学术界提出，在1992年的世界可持续发展商业理事会（WBCSD）上被广泛接受[2]，后来OECD认为生态效率可以看做是一种产出与投入的比值，并将其推广到政府、工业企业及其他组织[3]。简单的可以理解为生态效率就是最大化价值的同时，最小化资源消耗与环境污染，意味着最少的资源投入和最少的环境代价获得最大的经济价值。

1.2 生态效率理论研究回顾

国内学者对生态效率问题研究相对起步较晚，但随着近年来我国环境与经济社会发展矛盾日益突出，生态环境脆弱，环境承载力不断下降，污染问题日益突出等等都逐渐成为制约中国发展不容忽视的因素。众多专家学者都在这一领域作出了积极的探索，分别从生态学、经济学、社会学等多学科角度，采用定量与定性的方法取得了一系列研究成果。杨斌将DEA方法运用于生态效率的实证研究当中，认为生态效率是衡量循环经济发展水平的重要指标，从宏观角度对中国2000—2006年区域生态效率进行测度和评价，得出结论是我国东部与中西部地区之间存在着显著地差异。工业固废、粉尘、烟尘等污染物的排放及土地、水等资源的消耗成为影响我国生态效率的主要原因[4]。吴小庆基于生态效率理论，结合农业生产的特点，建立了农业生态效率评价指标体系。选取了无锡农业生产和面源污染相关数据，运用偏好锥的DEA模型对其农业生态效率进行了评价分析，据此提出了一套农业生态效率评价体系和方法[5]。王恩旭则在前人关于DEA模型的研究基础上，基于模型的生态效率投入指标体系，运用超效率DEA模型对中国30个地区的1995—2007年年间生态效率进行测度，认为中国的生态效率存在明显的区域差异，由高及低依次是东部、中部、东北、西部。由于受东部地区生态效率变化影响，中国生态效率呈发散趋势，差距逐渐增大[6]。

2 基于DEA的城市生态效率评价

2．1 评价方法—模型的构建

DEA（数据包络分析）是在“相对效率评价”的概念基础上，根据多指标投入和产出数据，运用运筹学的相关理论和模型评价同类决策单元的效率相对有效性的一种系统分析方法。1978年 A.Charens,W.W.Cooper和E.Rhodes等人首先给出的第一个DEA模型CCR[7].认为是一种关于效率评价的新方法。目前为止DEA已经形成了一个数学、经济学、管理科学交叉研究的新领域[8-14]。在DEA领域，在以下几个方面做了一系列奠基性的工作：（1）完成大量应用的实例；（2）DEA模型的扩充和完善。例如,DEA模型BCC，FG和ST；加法模型；Log－型的DEA模型；带偏好的锥比率的DEA模型；具有无穷多个DMU的半无限规划的DEA模型；随机DEA模型；逆DEA 模型；等等。（3）DEA模型和方法的经济背景和管理背景研究；（4）DEA所依据的数学理论研究。鉴于生态效率评价包含着复杂的输入和输出要素，故本研究采用DEA模型作为研究城市生态效率的方法。据DEA思想，省域域生态效率评价的本质是将省域作为实际DMU，通过达到DMU的Pareto最优，旨在寻找一个包含所有区域生态效率的最小凸锥，该凸锥的边界就是生态效率的最佳前沿面，把省域所有生态效率有效集与最佳前沿面比较，从而得到各自效率测度[15-17]。假设有t个被评价的同类部分,称为决策单元DMU,每个决策单元均有m投入变量和n个产出变量.如下,其中xij表示第j个DMU对第i种输入的投入量,xij>0;yrj表示第j个DMU对第r种输出的产出量,yrj>0;vi表示第i种输入的一种度量(或称“权”);ur表示第r中输出的一种度量（或称 “权”）,i=1,2,…,m;r=1,2,…,n.xij,yrj为已知数据,可以根据历史资料得到,vi,ur为变量。各字母定义如下:

xij---第j个决策单元对第i种类型输入的投入总量.xij〉0

yrj---第j个决策单元对第r种类型输出的产出总量.yrj〉0

vi---对第i种类型输入的一种度量，权系数

ur---对第r种类型输出的一种度量，权系数

i---1,2,…,m

r---1,2,…,s

j---1,2,…,n

每一个DMU都有相应的效率评价指数

其中

可以适当地选取权系数和，使其满足

上述规划模型是一个分式规划，使用Charnes－Cooper变化，令

则有等价的线性规划问题：

并引入阿基米德无穷小量，上式线性规划可以转化为等价的具有非阿基米德无穷小量的CCR模型

该模型中，可以理解为加权后的投入产出比，权系数以在约束条件下最有利于被评价DMU的形式确定，表征了待评估DMU的效率值，s-与s+为松弛变量，s-表示各项投入不能等比例降低的部分，s+表示各项产出还可以增加的部分。解此CCR模型，得s-、s+。具体解析结果如表1。

表1 DEA模型评价方法

2.2 数据选取与指标确立

生态问题实质是个经济问题，主要因为社会经济发展而生，因此解决手段必须依赖经济手段予以解决。同时生态效率讲求经济效益和生态改进的双赢,换言之生态效率的提升要求在资源低消耗、环境低污染少的前提下实现经济效益的最大化,因此,遵循真实性、区分性、可行性和指标数量宜少等原则，并结合本文的研究目标，最终将资源消耗和环境污染作为DEA模型的投入指标,而经济效益作为模型的产出指标（表2）

表2 模型指标构成

2.3 数据说明

本研究投入产出数据均以安徽省统计年鉴为准，通过统计计算的面板数据为2007—2011年安徽省各地级市的基本情况，由于安徽省2010年地级行政单元的调整，撤并原地级巢湖市，其所辖区域分别划入合肥市、马鞍山市、芜湖市管辖。所以统计单元由2010年以前的17个地级城市变为2011年的16个地级市。另外，进行区域生态效率分析时，重点依照新一轮安徽省域城镇体系规划划分的皖北城市群、合肥经济圈、皖江城市带为分析单元，就其生态效率情况及驱动因素，并就生态效率提升因素进行深入研究。

3 安徽省城市生态效率评价结果分析

3.1 安徽省生态效率DEA有效性分析

运用DEA相关计算软件，将历年统计年鉴中的相关指标体系输入软件进行计算求解，得到安徽省2007—2011年5年生态效率评价结果如表3

表3 安徽省2007—2011年5年生态效率评价结果

从表3中的数据处理结果可以看出，在所分析的安徽省17个城市中，总体效率为1的城市有10个，占到所评价城市的半数以上，剩下7个城市都是处在工业生态低效率的状态。生态效率跨度在0.55—1之间，其中历年生态效率有效的城市为合肥、亳州、蚌埠、滁州、芜湖、宣城、铜陵、安庆、黄山、巢湖。大部分城市生态效率呈上升趋势，但淮北、淮南、马鞍山、池州等城市一直处于低位徘徊。其中合肥被非有效的城市作为比较参考的次数最多、达到了11次，是所有城市中工业效率相对较好的城市，具有一定改进参考价值。

表4 安徽省区域生态DEA有效性比较

2007—2011 年中生态效率均为DEA有效的10个城市分别分布于合肥都市圈（合肥市、巢湖）、皖北城市群（亳州、阜阳），沿江城市带（滁州、芜湖、宣城、铜陵、安庆、黄山）。省会合肥在2007—2011年间的生态效率均为DEA有效，即投入和产出达到了最优；从表3安徽省区域生态有效性来看，安徽省沿江城市带生态效率较高，而皖北地区生态效率较低，生态效率有效性基本呈现由东南向西北递减。由于皖北地区人口稠密，地域广大，要想实现安徽省经济均衡、可持续增长，迫切需要提升皖北经济发展中生态效率。合肥都市圈在全省经济社会发展中起着主导作用，同时具有承东启西、连南接北的重要地位。合肥都市圈内个城市生态效率的提升不仅有利于自身经济效益的提高，促进区域内经济结构转型，优化资源配置，同时对于皖北欠发达地区的发展起着示范带动作用。

沿江城市带是安徽省经济社会发展较为均衡的城市，该地区腹地广阔，资源相对丰富，交通便捷，区位优势明显，是目前承接产业转移的重要承载示范区域，生态效益良好。在皖江城市带承接产业转移示范区建设上升到国家战略之后，对于沿江城市来讲既是重大机遇同时也是挑战，承接产业转移对于沿江地区开展节能减排、发展绿色经济极为不利，生态安全受到威胁。因此沿江城市要积极调整产业结构，引进一批产品附加值高、低污染、低消耗的企业，从而实现产业转型、经济稳增长的情况下保证生态效率的有效性，实现区域的可持续发展。

3.2 生态效率投入冗余分析

根据模型计算DEA<1，代表投入产出未能达到最优，检验投入要素的冗余情况有利于明确生态效率的改进方向。淮北市除了在2009年实现生态效率DEA有效外，近年来都处于生态效率无效，出现冗余的指标及各指标的冗余率如下表所示。

表5 2007—2011年淮北市投入要素冗余率

从表5可以看出，淮北市生态效率低，出现冗余的指标为财政收入对于环保事业的投入，城市建设用地的增长、工业固废产生量的大幅增加及工业废气的排放。因此，淮北应加大对这些冗余程度较高指标的改善，增加对环保事业的投入，减少工业固废及工业废气的排放量，改善生存环境。参照图1，2011年铜陵市与淮北市地区生产总值相当（铜陵市579亿元，淮北市554亿元）。而铜陵市的生态效率为1，淮北市的生态效率仅为0.75。比较两地投入产出比不难发现尽管铜陵市在工业固废产生量、废水产生量、废气排放量、环保投入等方面明显高出淮北市，但铜陵市用几乎近半的淮北市城市建设用地产出与淮北相当的GDP和几乎高出7倍三废综合利用产值。因此，淮北市市的经济增长更依赖于“资源的高投入、低产出和高排放”的粗放式生产方式，这种经济增长方式阻碍和制约着生态效率的提高。

3.3 安徽省生态效率空间差异性分析

通过上述表3不难看出，合肥都市圈、皖北城市群、沿江城市带中都有部分城市生态效率不高，有的甚至偏低。从数据上来看，皖北各城市生态效率低于合肥都市圈和沿江城市带，但是这种差异不是很明显，其多数城市生态效率在0.85—0.96间徘徊。这种不明显的生态效率差异有利于区域生态效率的整体改善和提升。

在安徽省个地市中，池州市工业经济相对较弱，城市面积先对较小，近年来均以生态立市、工业强市、旅游兴市作为城市发展战略。但是从面板数据分析来看，池州市生态效率偏低，甚至低于传统的工矿城市淮北、淮南、马鞍山等。通过DEA模型特性和图1数据对比可以看出，近年来伴随着池州工业经济发展，工业污染排放有所增加，但经济产出远低于周边城市；且每年对于环保事业投入了大量资金，从投入产出必看，效益不明显，生态效益偏低。池州市在承接产业转移融入沿江城市带发展的同时，要不断提高资源利用效率，利用优越生态资源本底和后发时序的优势，实现优势互补和错位竞争。